車輛智能運維助手-汽車數字化運維的重要組成部分

隨著人工智能、物聯網、大數據分析等技術的飛速發展，車輛智能化水平不斷提高，汽車作為大眾消費品，使用門檻不斷降低，車輛運維對安全提升、用戶體驗優化以及成本控製等方麵正日益凸顯其重要性。當前車輛運維主要包括定期保養、故障診斷與維修、預防性維護、遠程監控與管理、數字化記錄與追蹤、用戶培訓與指導以及應急救援服務等，結合了傳統手段與現代技術，部分車企和高端車型開始采用智能運維係統，集成人工智能、大數據分析等功能，但主要仍為人工智能配合人工提供車輛運維相關服務。利用生成式對話預訓練大模型，進行行業專業性微調，並結合檢索增強生成（RAG）等技術，大幅提升車企的車輛運維綜合能力，車輛運維將全麵從傳統的“壞了再修”模式轉向以預防為主、結合數字化管理的綜合服務體係，強調效率、成本控製和用戶體驗的全麵提升。

在汽車市場競爭激烈的環境下，提供高效、便捷的智能運維服務成為品牌差異化的重要手段。部分相關企業如華為、特斯拉等通過推出先進智駕係統，提升了市場競爭力，促使整個行業加大對智能運維的投入。車輛智能運維助手作為汽車數字化運維的重要組成部分，幫助車企實現運維流程的數字化、智能化。以日常車輛使用方麵的智能客服為例，智能運維助手可更及時並高效地提供生成式對話內容，避免傳統人工客服與係統規則應答等方麵的劣勢，在泛化能力方麵還可有明顯的優勢。在預防性維護方麵，智能運維助手通過數據分析提前發現潛在問題，減少車輛突發故障導致的影響時間，也可避免更昂貴的大修，同時也優化了運維資源分配，提高了整體運營效率。

車輛智能運維助手集成了日常車輛運維所涉及的各項服務內容，旨在提供全麵、高效、智能的車輛維護和管理解決方案，係統架構如下圖所示：

技術創新點主要如下：

? 自然語言交互優化：利用生成式對話預訓練大模型，進行行業專業性微調，並結合檢索增強生成（RAG）等技術，車輛智能運維助手能以更加流暢、貼近人類的對話方式與駕駛員或維修人員交流，提供更加個性化的指導、答疑和維護建議，增強用戶體驗；

? 知識圖譜與專家係統：構建基於大模型的知識圖譜，整合車輛維護手冊、維修案例、零部件信息等，形成一個豐富的知識庫。運維助手可實時查詢和學習這些知識，為用戶提供專業級的維護解決方案，甚至在沒有明確曆史案例的情況下，通過推理生成新的維修策略。 通過車輛智能運維助手的使用，大幅提升車企的車輛運維綜合能力，全麵實現車輛運維數字化轉型。車輛智能運維助手將在車企作為主要的落地點，主要服務對象及使用者為車主及車企相關運維人員。

項目的基本盈利模式主要為銷售車輛智能運維產品License，同時提供技術服務、信息係統服務和平台搭建服務。車輛智能運維產品的主要客戶是車企。以每年新增150萬用戶數為基礎，預估產品滲透率為20%，即可售出約30萬套產品 License及各項服務。社會效益方麵，項目在就業、知識產權、服務創新等領域具有顯著的效益，具體包括：本項目直接投入研發人員15人，平台投入生產後，還需要10多人的運維和運營團隊，帶動的直接就業可達30人。預計可獲得5 份軟件著作權，2份發明專利。目前，基於生成式對話預訓練大模型的知識庫問答已在部分客戶進行試用。